from HelperClass.DataReader_1_0 import *
from HelperClass.NeuralNet_0_1 import *

file_name = "data.npz"

if __name__ == '__main__':
    sdr = DataReader_1_0(file_name)  # 创建一个读取file_name文件的对象
    sdr.ReadData()  # 读取file_name的数据
    eta = 0.1  # 学习率
    net = NeuralNet_0_1(eta)  # 创建单层神经网路对象
    net.train(sdr)  # 训练数据
    print(f"w={net.w}, b={net.b}")  # 输出最终的权值w和偏置b
    num = (202200401023)  # 服务器的台数1000倍
    result = net.inference(num / 1000)  # 训练后模型预测num/1000台服务器所需要空调功率
    print("num = ", num)
    print("result = ", result)
    net.ShowResult(net, sdr)  # 回归结果可视化
